La croissance de l’analyse augmentée et du Machine Learning dans l’industrie a permis l’apparition de nouveaux Data Scientists dans l’usine. Avec la quantité croissante de dispositifs connectés et une technologie facile à utiliser, un plus grand nombre d’employés sont en mesure d’exploiter ces données pour prendre des décisions éclairées. Cependant, cette augmentation de la prise de décision basée sur l’analyse nous amène à nous poser cette question : faut-il être un Data Scientist pour exploiter la puissance de l’analyse augmentée et du Machine Learning ?
La réponse ? Non, et voilà pourquoi.
Transition vers l’Industrie 4.0
L’usine intelligente n’est plus une vision du futur. C’est la réalité de nombreux industriels. Les données constituent un avantage compétitif pour les industriels cherchant à augmenter la productivité, la durabilité et le TRS global. l’Industrie 4.0 a non seulement augmenté la quantité de données accessibles au sein de l’usine à des fins d’analyse, mais elle a également augmenté la capacité d’analyser des ensembles de données volumineux et complexes, également appelés Big Data.
Depuis les applications alimentées par l’IA avec analyses prédictives et prescriptives en passant par les logiciels de visualisation des données faciles à utiliser, l’analyse et l’optimisation des processus de production ne sont plus réservées aux Data Scientists. Les directeurs d’usine ont des données de production en temps réel à portée de main pour prendre des décisions immédiates. Les ingénieurs de procédés sont capables d’analyser la productivité en fonction des données historiques et des données Edge, qu’ils se trouvent dans l’atelier ou dans l’entreprise. Avec ces changements, une nouvelle génération d’analystes est née : « le Citizen Data Scientist ».
Qu’est-ce qu’un Data Scientist vs. un Citizen Data Scientist ?
Le rôle d’un Data Scientist est de modéliser les données de production, ce qui, par nécessité, exige qu’il construise également les processus et l’infrastructure pour collecter ces données en fonction du workflow et des objectifs commerciaux uniques d’une organisation. Un Data Scientist est un expert en analyse de données et dispose d’une technique pour résoudre des problèmes de données complexes, il peut cependant être déconnecté du processus de production quotidien.
Un Citizen Data Scientist est un rôle plus nouveau dans l’industrie manufacturière et un terme inventé par Gartner. Motivé par le passage à l’Industrie 4.0, le rôle du Citizen Data Scientist est apparu suite à l’apparition de données plus suivies et accessibles ainsi que de l’utilisation d’analyses prédictives et prescriptives. Alors, qu’est-ce qu’un Citizen Data Scientist ? Il s’agit d’une personne qui effectue une analyse diagnostique modérée à avancée en créant ou en générant des modèles et en analysant ces données. La différence entre ces deux rôles est que la mission principale (et généralement, la formation) d’un Citizen Data Scientist se situe en dehors du domaine des statistiques et de l’analyse.
Un Citizen Data Scientist devient un utilisateur efficace d’outils d’analyse avancés au fil du temps, généralement à l’aide d’une formation pratique et d’une technologie facile à utiliser. Une compétence clé d’un Citizen Data Scientist est sa capacité à évaluer ces outils d’analyses augmentés en gardant à l’esprit le contexte de ce qui se passe dans l’usine.
Dans l’industrie, le Citizen Data Scientist travaille souvent en étroite collaboration avec des Data Scientists pour résoudre les défis liés à TRS. Les deux rôles sont complémentaires : là où le Data Scientist possède généralement une expertise avancée en data science, le Citizen Data Scientist apporte généralement sa propre expertise et ses connaissances contextuelles.
Atouts d’un
Data Scientist
- Fort en mathématiques, physique et informatique
- Généralement intéressé par le Machine Learning et d’autres technologies d’analyse qui amplifient son rôle
- Capable d’écrire du code et de construire des modèles
Atouts d’un
Process Engineer
- Solide perspicacité opérationnelle et connaissances importantes du processus de fabrication
- Proche des sources de données, leur permettant de développer des relations avec les bonnes personnes et d’apporter rapidement des changements.
- A une compréhension pratique des opérations quotidiennes et des complexités des processus.
Citizen Data Scientists dans l’industrie
Le Citizen Data Scientist dans l’industrie est généralement titulaire d’un poste d’ingénieur. Les ingénieurs qualité, les ingénieurs de procédés, de maintenance ou les ingénieurs chimiques exploitent des compétences de Data Scientists pour favoriser l’amélioration continue au sein de leur expertise. Ils peuvent également occuper un rôle d’analyste ou de business manager.
Entre autres initiatives, les ingénieurs qualité exploitent les applications de Machine Learning pour identifier rapidement et précisément les marchandises et les produits défectueux afin de réduire les déchets et de découvrir la cause première.
Les ingénieurs de procédés exploitent les applications de Machine Learning pour découvrir les goulots d’étranglement cachés ayant un impact sur le TRS. Grâce à ces découvertes, ils peuvent s’appuyer sur leur connaissance des opérations et éventuellement sur un « jumeau numérique » du processus de production en temps réel pour tester et concevoir une solution.
Les ingénieurs de maintenance peuvent utiliser les applications de Machine Learning pour planifier des calendriers de maintenance parfaitement programmés (c.-à-d. maintenance prédictive ou préventive, réduisant les interruptions imprévues (et coûteuse)).
Il est possible de construire de nombreux graphiques avec différentes façons de manipuler les données. Il existe un algorithme permettant d’identifier très facilement les paramètres influents sans être un expert en analyse de données. Il existe différentes façons d’enquêter sur les données et les tendances avec des cartes SPC ou d’autres graphiques. »
— Un responsable de l’analyse des données dans l’industrie
Permettre une prise de décision axée sur les données
Si les données représentent un avantage compétitif dans le secteur industriel, les organisations doivent commencer par bâtir une culture de prise de décision axée sur les données. Exploiter la puissance du Machine Learning pour favoriser une amélioration continue plus rapide n’exige pas toujours un Data Scientist. Donnez la chance à tous vos employés d’innover plus rapidement en leur fournissant les outils et les compétences nécessaires pour analyser vos données de production grâce à des applications de Machine Learning faciles à utiliser et d’une plateforme IIoT.
L’IA par rapport au Machine Learning et la science des données
La popularité de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique et de la science des données s’est développée dans la fabrication à partir de la poursuite de l’usine connectée et de l’industrie 4.0. Mais cette croissance rapide est également venue de la confusion. Comprenez les principales différences, leur intersection et les cas d’utilisation de chacune.
Importance de la légitimation de l’IA
Les équipes de production utilisent des outils d’analyses augmentés par l’IA dans une plateforme IIoT pour accéder aux données qui peuvent répondre à leurs questions ou leur formuler des recommandations au bon moment. Mais dans quelle mesure ces solutions d’IA sont-elles légitimes ? Comment les industriels peuvent-ils s’assurer que les modifications de paramètres suggérées par l’IA sont les « meilleures » ? Le PDG de Braincube, Laurent Laporte, évoque l’importance de la légitimation de l’IA dans l’industrie.
4 façons d’utiliser le Machine Learning dans l’industrie
Continuer à trouver de nouveaux moyens d’améliorer les opérations nécessite une créativité, une capacité et un accès accrus aux données essentielles. Les industriels utilisent le Machine Learning pour identifier les opportunités d’amélioration du TRS à n’importe quelle phase du processus de fabrication. Apprenez à utiliser le Machine Learning pour relever certains des plus grands défis auxquels les industriels sont confrontés.
